48、计算机视觉中的目标识别与特征问题

计算机视觉中的目标识别与特征问题

计算机视觉自20世纪60年代起步以来取得了长足的进步，这得益于计算机和成像系统价格的下降以及对各组成问题理解的加深。如今，计算机视觉技术已能解决许多实际问题，但在目标表示和识别方面仍存在一些核心难题。

1. 数据集与代码资源

在计算机视觉研究中，有许多公开的数据集和代码资源可供使用：
- 行人相关 ：
- Marín、Vázquez、Gerónimo和López发布了一个虚拟行人数据集，详情可参考Marin等人（2010）的研究。
- Gerónimo、Sappa、López和Ponsa发布了在巴塞罗那周边采集的行人数据集，相关描述见Gerónimo等人（2007）的研究。
- Maji、Berg和Malik在http://www.cs.berkeley.edu/~smaji/projects/ped - detector/ 发布了使用金字塔HOG特征和交集核SVM的行人检测器代码，代码详情见Maji等人（2008）的研究。
- 人脸检测 ：人脸检测数据集众多，以下是一些收集数据集和代码的页面：
- http://robotics.csie.ncku.edu.tw/Databases/FaceDetect_PoseEstimate.htm 收集了12个数据集，包括一些知名的人脸数据集。
- Frischholz维护的人脸检测主页http://www.facedetection.com/ ，包含演示、出版物、数据集和链接，更多人脸数据集可在http://www.facedetection.com/facedetection/